CC BY
754
выбор оптимальной методики
ОЦЕНКИ ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ ДЛЯ
нефтегазодобывающей компании
В.М. Шумилова,
аспирант кафедры финансов, денежного обращения и кредита Сургутского государственного университета
В настоящее время большую актуальность приобрела проблема разработки конкретного удобного инструментария управления финансовыми рисками предприятия. Умение оценивать риск — важная часть управления рисками в разрезе конкретного предприятия. В статье проанализирована сущность и разновидности оценки рисков, рассмотрены преимущества и недостатки каждой методики оценки риска; произведен сравнительный анализ данных методов применительно к предприятиям нефтегазодобывающей отрасли.
Ключевые слова: финансовые риски, методики оценки риска, нефтегазодобывающие компании.
УДК 336; ББК 65.26
Оценка риска заключается в сравнении уровня риска с уровнем приемлемости. Основанием для отнесения к группе приемлемых рисков служит система параметров, различная для каждого портфеля риска.
Методика оценки должна отвечать следующим требованиям: достоверности и объективности заключений; точности; экономической целесообразности (затраты на проведение анализа не должны превышать дополнительных доходов от использования результатов оценочной деятельности).
На выбор методов оценки рисков влияют: возможность количественной оценки, возможность качественной оценки,
простота расчетов, доступность информации, возможность оценки в динамике.
Теория и практика выработала множество методов для определения величины рисков. Все эти методы можно объединить в две группы: качественные методы анализа риска и количественные методы, которые в свою очередь делятся на подгруппы (рис.1).
Качественный анализ рисков в деятельности предприятия позволяет создать структуру рисков и заключается в выявлении источников и причин риска, этапов и работ по проекту, при выполнении которых возникает риск. Он состоит из ряда этапов:
— метод корректировки нормы дисконта,
— метод достоверности эквивалентов,
— точка безубыточности,
— метод сценариев,
— дерево решений,
— метод анализа вероятности распределений потоков платежей,
— метод анализа вероятностных распределений потоков,
— метод Монте-Карло.
Рис. 1. Методика оценки финансовых рисков
25 1
— определение потенциальных зон риска,
— выявление рисков,
— прогнозирование практических выгод и возможных негативных последствий проявления выявленных рисков.
Результаты качественного анализа, в свою очередь, служат исходной базой для проведения количественного анализа.
Выделяют следующие методы качественного анализа риска:
1) метод экспертных оценок,
2) метод рейтинговых оценок,
3) контрольные списки источников рисков.
Метод экспертных оценок представляет собой комплекс логических и математических процедур, направленных на получение заключения эксперта по определенному кругу вопросов.
Преимущество этого метода — возможность использования для принятия оптимальных управленских решений опыта и интуиции компетентного специалиста, характеристики риска могут устанавливаться экспертным путем. Достоинства данного метода — отсутствие необходимости точных данных и дорогостоящих программных средств и простота расчетов. Недостатки — трудность в привлечении независимых экспертов и объективность их оценок.
Шеремет В.В. предлагает следующий алгоритм оценки риска:
1. По каждому виду риска определяется предельный уровень, приемлемый для организации, реализующей данный проект. Предельный уровень риска определяется по стобалльной шкале.
2. Устанавливается при необходимости дифференцированная оценка уровня компетентности экспертов, являющаяся конфиденциальной. Оценка выставляется по десятибалльной шкале.
3. Риск оценивается экспертами с точки зрения вероятности наступления рискового события (в долях единицы) и опасности данного риска для успешного завершения проекта (по стобалльной шкале). Форма таблицы, подлежащей заполнению каждым экспертом, приведена в табл.1.
Таблица 1
Форма №1 для экспертного анализа риска
№ п/п Наименование риска Опас- ность Вероят- ность Важность
1 2 3 4 Гр.5=гр.3*гр.4
4. Оценки, проставленные экспертами по каждому виду риска, сводятся разработчиком проекта в таблицы, форма которых приведена в табл.4. В них определяется интегральный уровень по каждому виду риска.
Таблица 2
Форма №2 для экспертного анализа риска «Наименование риска»
№ п/п ФИО экс- перта Уровень компетентности эксперта Важность риска (гр.5 формы №1) Интегральный уровень риска
1 2 3 4 Гр.5=гр.3*гр.4
№ Итого I по столбцу 3 I по столбцу 5 I по столбцу 3
5. Оценки, проставленные экспертами по каждому виду риска, сводятся разработчиком проекта в таблицы, форма которых приведена в табл.2. В них определяется интегральный уровень по каждому виду риска.
Таблица 3
Форма №3 для экспертного анализа риска
№ п/п На- имено- вание риска Интегральный уровень риска (итог формы №2) Предельный уровень риска Заключение (приемлем / не приемлем)
1 2 3 4 5
6. Сравниваются интегральный уровень риска, полученный в результате экспертного опроса, и предельный уровень для данного вида риска (табл.3) и выносится решение о приемлемости данного вида риска для разработчика проекта.
7. В случае, если принятый предельный уровень одного или нескольких видов риска ниже полученных интегральных значений, разрабатывается комплекс мероприятий, направленных на снижение влияния выявленных рисков на успех реализации проекта и осуществляется повторный анализ риска.
Метод рейтинговых оценок основан на формализации полученных оценок. Если для этого привлекаются специалисты, то данный метод считается разновидностью метода экспертных оценок. Однако в последнее время нередко используются полу-формализованные процедуры, поэтому данный метод считается самостоятельным. Одной из самых простых форм рейтинговой оценки является ранжирование.
В данном методе прибегают к системе оценки в баллах.
Наиболее часто используется пятибалльная система. Иногда прибегают к шкале, состоящей из 10 пунктов и даже 100 пунктов. Риск-менеджер может самостоятельно выбрать наиболее подходящую для своей компании систему оценок.
Эксперт присваивает каждому риску определенный балл зависимости от его влияния на проект (или всю компанию). При построении рейтинга иногда учитывают компетентность каждого эксперта. Результатом данного метода является заполненная таблица «рейтинг рисков».
Контрольные списки источников рисков — это метод, суть которого заключается в использовании сведений исторического характера. Он базируется на том, что используются списки рисков, составленные ранее для предыдущих инновационных проектов или деятельности. В рамках данного метода анализируются прошлые происшествия, факторы рисков, убытки, которые они вызвали. После реализации каждого проекта в этот список вносятся дополнения, поэтому он постоянно расширяется. Однако, со временем это может привести к потере его управляемости. Помимо этого часть негативных событий может быть не внесена в контрольный список и, соответственно, они не будут учтены в будущем. Этот метод применим только на этапе идентификации рисков. Применение контрольного списка источников рисков решает задачу определения негативных ситуаций для идентификации рисков. В этих списках риски могут быть сгруппированы по определенным признакам [1, с102].
Данный метод помогает компании анализировать ошибки прошлого и больше их не повторять. Однако данный метод может использоваться только в качестве дополнения к другим. Сложность данного метода заключается в формировании подобного списка и правильной его интерпретации.
Количественные методы оценки в самом общем виде делятся на:
— статистические,
— аналитические.
В основе статистических методов оценки лежит ряд фундаментальных понятий. Прежде всего, таким понятием служит понятие «вероятность».
Вероятность в этом случае связывают с возможностью наступления неблагоприятного события.
Величина риска или степень риска, измеряется двумя критериями:
1) средним математическим ожиданием,
2) колеблемостью (изменчивостью) возможного результата (дохода).
Среднее математическое ожидание — это то значение величины события, которое связано с неопределенной ситуацией. Среднее математическое ожидание является средневзвешенным для всех возможных результатов, где вероятность каждого результата используется в качестве частоты или веса соответствующего значения. Среднее математическое ожидание определяется по формуле:
___ П
г = £ гр (1)
¿=1
где г — произвольное мероприятие, имеющее ряд возможных исходов;
п — число возможных исходов;
г — определенный исход событий;
pi — вероятность каждого исхода событий.
Для принятия окончательного решения необходимо измерить колеблемость показателей, т.е. определить меру колеблемости возможного результата.
Дисперсия. Она характеризует степень колеблемости изучаемого показателя (в данном случае — ожидаемого дохода
от осуществления финансовой операции) по отношению к его средней величине. Расчет дисперсии осуществляется по следующей формуле:
о2 =2 (R - R)2 • P
i=1
(2)
где ст2 — дисперсия;
R¡ — конкретное значение возможных вариантов ожидаемого дохода по рассматриваемой финансовой операции;
R — среднее ожидаемое значение дохода по рассматриваемой финансовой операции;
Р| — возможная частота (вероятность) получения отдельных вариантов ожидаемого дохода по финансовой операции;
п — число наблюдений.
Колеблемость возможного результата представляет собой степень отклонения ожидаемого значения от средней величины. Для этого на практике обычно применяют среднее квадратическое отклонение.
О =
Ё (ri- r )2
п
i=1
(3)
п
где ст — среднее квадратическое отклонение;
г — ожидаемое значение для каждого случая наблюдения; г — среднее ожидаемое значение; п — число случаев наблюдения (частота).
Для оценки риска обычно используют коэффициент вариации. Он представляет собой отношение среднего квадратического отклонения к средней арифметической и показывает степень отклонения полученных значений.
+О
V = ^400%
(4)
где V — коэффициент вариации.
Коэффициент вариации — относительная величина, поэтому на размер этого коэффициента не оказывают влияние абсолютные значения изучаемого показателя. Коэффициент вариации стандартизирует среднее квадратическое отклонение и позволяет рассчитать риск, приходящийся на единицу доходности.
Коэффициент вариации может изменяться о 0 до 100%. Чем больше коэффициент, тем сильнее колеблемость. Установлена следующая качественная оценка различных значений коэффициента вариации:
до 10% — слабая колеблемость;
10-25% — умеренная колеблемость;
свыше 25% — высокая колеблемость [1, с105].
Аналитические методы анализа риска зависят от той области деятельности, в которой производятся оценочные мероприятия.
В бизнес-практике используются следующие методы оценки рисков:
— метод корректировки нормы дисконта;
— метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности);
— точка безубыточности;
— анализ чувствительности критериев эффективности и платежеспособности компании;
— метод сценариев;
— анализ вероятностных распределений потоков платежей;
— дерево решений;
— метод Монте-Карло (имитационное моделирование) и
др.
Метод корректировки нормы дисконта заключается в корректировке некоторой базовой нормы дисконта, которая считается безрисковой (например, предельная или средняя стоимость капитала для фирмы).
Такая корректировка проводится путем прибавления величины премии за риск, которая рассчитывается экспертным путем, либо по внутрифирменным методикам. После этого осуществляется расчет критериев эффективности инвестиционного проекта по вновь полученной норме. Чем больше риск, тем выше величина премии.
Решение принимается согласно правилу выбранного критерия.
NPV > О, PI > l, IRR > r, проект принимается.
NPVx < NPVy, проект У обеспечивает большую NPV.
Plx > Ply, проект Х обеспечивает большую рентабельность.
IRRx > IRRy, проект Х обеспечивает большую эффективность инвестиций.
Достоинства метода: простота расчетов, понятность и доступность, нет необходимости в программных средствах (достаточно обычного калькулятора).
В то же время метод имеет ряд недостатков: не дает информации о степени риска; полученные результаты зависят только от величины премии за риск; предполагает увеличение риска в инновационной деятельности во времени с постоянным коэффициентом; не несет информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку, а лишь осуществляет их приведение к настоящему моменту времени; ограниченные возможности построения различных вариантов моделей. Данный метод сводится к анализу зависимости критериев платежеспособности от изменений только одного показателя — нормы дисконта. Этот метод широко применяется на практике.
Метод достоверных эквивалентов заключается в корректировке денежных потоков платежей путем расчета введения специальных понижающих коэффициентов (коэффициенты достоверности) для каждого периода реализации проекта. В качестве достоверного эквивалента чаще всего используется математическое ожидание.
В рамках данного метода осуществляется приведение запланированных платежей к величине платежей, поступление которых не вызывает сомнений и значения которых могут быть определены абсолютно точно. Для определения значения понижающего коэффициента обычно прибегают к методу экспертных оценок. В этом случае он отражает ожидания экспертов по поступлению платежа.
Далее рассчитываются критерии NPV, IRR, Pl для откорректированного потока платежей. Преимущества метода: по сравнению с методом корректировки нормы дисконта позволяет учитывать риск более корректно, т.к. как не предполагает увеличения риска с постоянным коэффициентом; простота расчетов; доступность и понятность.
Недостатки: трудность расчета коэффициентов достоверности, адекватных риску на каждом этапе проекта; невозможность провести анализ вероятностных распределений ключевых параметров.
Метод «Точка безубыточности»
Известно, что успех работы любой компании измеряется величиной полученной прибыли и ее ростом. Рост прибыли справедливо связывают с ростом объемов продаж.
Точка безубыточности как показатель характеризует объем продаж, при котором выручка от реализации совпадает с издержками. Издержки могут быть разделены на постоянные и переменные. Постоянные — не зависят от объема производства (это затраты на аренду, освещение, повременная зарплата, содержание оборудования). Переменные издержки изменяются прямо пропорционально объему производства (к ним относятся сырье, материалы, сдельная зарплата).
Для определения точки безубыточности необходимо учесть основные факторы:
— продажную цену единицы продукции,
— переменные издержки на единицу продукции,
— общие постоянные издержки на единицу продукции.
Точка безубыточности позволяет определить требуемый
объем продаж, который обеспечивает получение прибыли, зависимость прибыли предприятия от изменения цены и долю каждого продукта в доле общих затрат.
Точку безубыточности следует использовать при введении нового продукта, модернизации производственных мощностей, либо изменении производственной или административной деятельности.
Точка безубыточности определяется по формуле:
ВЕР = TFC / P-VC, (5)
где Р — цена единицы продукции,
VC — переменные издержки,
TFC — совокупные постоянные издержки.
Графически точка безубыточности изображена на рис.2.
ДОХОДЫ
количество
Рис.2. Определение точки безубыточности
Рост объемов продаж неизбежно приводит к росту постоянных издержек. С увеличением объемов производства возрастет и арендная плата (так как вам потребуются новые помещения), коммунальные платежи, затраты на обслуживание и ремонт оборудования. Если увеличивается размер компании, то она переходит на более высокую точку безубыточности.
Если же наше предприятие работает стабильно (не сокращается и не расширяется), а точка безубыточности растет, следует задуматься, т.к. получение прибыли становиться все более сложной задачей. Причиной такого положения компании, к примеру, может быть рост цен на материалы, электроэнергию, транспортные расходы. В то же время могут быть и внутренние причины, например, необоснованное повышение заработной платы.
Подводя итог, можно сделать вывод, что точка безубыточности — это та минимальная планка объема продаж, которую предприятию необходимо достичь как по каждому продукту, так и по предприятию в целом.
Метод «Анализ чувствительности» заключается в анализе и оценке влияния исходных параметров проекта на его конечные характеристики (NPV, IRR, чистая прибыль и др.).
Данный метод позволяет узнать, как изменяются показатели эффективности инвестиционного проекта при изменении входных данных. Метод основан на анализе изменений выбранных переменных в определенных границах, причем остальные остаются неизменными.
Чем больше диапазон, в рамках которого могут происходить изменения с тем условием, что NPV и норма прибыли остаются положительными величинами, тем устойчивее проект. Если в результате анализа была установлена сильная чувствительность конечного показателя к варьирующим, то изменяющимся переменным надо уделить первоочередное внимание. В качестве варьирующих переменных могут быть: цена единицы продукции; цена на сырье и материалы; объем продаж; ставка дисконта; компоненты себестоимости и т.д.
Варьирующие параметры выбираются в зависимости от цели исследования.
Этапы анализа:
1. Выбираются варьирующие факторы, которые являются неопределенными для аналитика.
2. Устанавливается взаимосвязь между исходными и результирующими показателями в виде математического уравнения или неравенства.
3. Определяются диапазоны изменений исходных переменных (например, 5 или 10% от исходного состояния).
4. Анализируется влияние варьирующих переменных на конечные характеристики проекта.
Проект, NPV которого меньше, считается менее рискованным.
Преимущества: служит хорошей иллюстрацией влияния отдельных исходных факторов на результат, наглядность и очевидность.
Недостатки метода: этот метод не всегда корректен, поскольку изменение одной переменной может повлечь за собой изменение другой, а метод относится к однофакторным; изменение одного фактора рассматривается изолированно от других, в практической же деятельности компании все факторы действуют взаимосвязано; при помощи этого метода нельзя получить вероятностные оценки возможных отклонений исходных и конечных параметров [5, с18].
Анализ чувствительности можно провести, используя MSEXCEL.
Метод сценариев основан на имитации нескольких вариантов развития проекта. Обычно их три — оптимистический, вероятный и пессимистический. По каждому варианту оцениваются риски.
Данный метод позволяет получить информацию о возможных отклонениях с учетом взаимодействия действующих факторов. Важным преимуществом данного метода также является возможность получения наглядной картины различных вариантов реализации проекта. Недостаток данного метода — направленность исследования только на изменение результирующего показателя (NPV, IRR, Pl).
Метод сценариев реализуется с помощью программных средств. Наиболее доступным является специальный инструмент — диспетчер сценариев в МВ Excel. Для каждого сценария можно определить до 32 изменяемых ячеек.
Этапы анализа проекта методом сценариев:
1. Выбор нескольких вариантов изменений ключевых показателей (возможные сценарии, например, оптимистический, вероятный и пессимистический);
2. Определение вероятностной оценки по каждому варианту изменения (определяется экспертным путем);
3. Расчет величины результативного показателя (NPV, IRR, Pl) по каждому сценарию;
4. Анализ полученных результатов.
Метод «Дерево решений»
Дерево решений — это схематическое представление проблемы принятия решений. Ветви дерева решений представляют собой различные события (решения), а его вершины — ключевые состояния, в которых возникает необходимость выбора.
Чаще всего дерево решений является нисходящим, то есть строится сверху вниз. Выделяют следующие этапы построения дерева решений:
1. Первоначально обозначают ключевую проблему — «вершина дерева».
2. Для каждого момента определяют все возможные варианты дальнейших событий, которые могут оказать влияние на ключевую проблему. Это будут исходящие от вершины дуги дерева.
3. Обозначают время наступления событий.
4. Каждой дуге прописывают денежную и вероятностную характеристики.
5. Проводят анализ полученных результатов.
Основа наиболее простой структуры дерева решений — ответы на вопросы «да» и «нет». Для каждой дуги дерева могут быть определены числовые характеристики, например, величина прибыли по тому или иному проекту и вероятность ее получения. В этом случае оно помогает учесть все возможные варианты действия и соотнести с ними финансовые результаты. Затем переходят к сравнению альтернатив. Недостатками дерева решений является ограниченное число вариантов решения проблемы. В процессе построения дерева решений необходимо обращать внимание на его размер. Оно не должно быть слишком перегруженным, т.к. это уменьшает способность к обобщению и способность давать верные ответы.
Метод Монте-Карло отличает то, что при его использовании не производится моделирование с использованием реально наблюдаемых значений рыночных факторов. Вместо этого выбирается статистическое распределение.
Суть данного метода заключается в построении модели, состоящей из случайных величин, над которыми проводится серия экспериментов с целью выявления влияния исходных данных на зависящие от них величины, например, на платежеспособность.
В качестве базы для проведения экспериментов при анализе инновационного проекта используют данные об объемах продаж, ценах, затратах.
Этапы метода Монте-Карло:
1. Устанавливается взаимосвязь между исходными и выходными показателями в виде уравнения или неравенства;
2. Задаются функции распределения для входных параметров модели;
3. Проводится серия компьютерных экспериментов модели (генерируются гипотетические наборы значений факторов, которые, к примеру, используются для расчета прибылей и убытков, вызванных изменением стоимости портфеля);
4. Строится функция распределения модели и рассчитываются параметры риска (например, распределение прибылей и убытков портфеля);
5. Проводится анализ полученных результатов.
Данный метод может быть легко реализован в среде
EXCEL.
Главной сложностью при использовании метода Монте-Карло является выбор адекватного распределения для каждого рыночного фактора и оценка его параметров. Другая проблема заключается в больших затратах времени и технических ресурсов. Кроме того, гипотетические распределения вероятностей могут не соответствовать реальности. Соотношение максимально возможного объема убытка и объема собственных финансовых ресурсов инвестора представляет собой степень риска, ведущего к банкротству. Она измеряется с помощью коэффициента риска.
Кр = У/ С, (6)
где Кр — коэффициент риска;
У — максимально возможная сумма убытка, руб.;
С — объем собственных финансовых ресурсов с учетом точно известных поступлений средств, руб.
Помимо приведенных методов существуют методы, реализованные в виде программного обеспечения. Наиболее известные из них: Monte Carlo (Primavera Project), Risk (Project expert), Pertmaster+Risk и Альт-Инвест.
Компьютерные информационные системы помогают установить взаимодействие управляющей и управляемой системы на основе использования современного инструментария. При современных объемах управления необходима автоматизация процесса управления рисками.
Необходимо создать базу данных риска. Она должна быть хранилищем текущей и исторической информации, связанной рисками, и использоваться при идентификации, оценке, обработке и контроле рисков, а также для создания отчетов.
Выбор метода оценки риска зависит от ряда факторов:
— объем и качество исходных данных (если имеется значительная информационная база, то возможно использование метода имитационного моделирования, в противном случае применяется метод экспертных оценок);
— запас времени и технический потенциал (если расчет не является срочным и компания располагает техническими возможностями, то выбирается метод Монте-Карло);
— глубина расчетных данных и горизонт прогнозирования;
— требование государственных контролирующих органов к формированию отчетности.
Подведя итог вышеперечисленным методам оценки финансового риска, необходимо произвести сравнительный анализ данных методов, оценив возможность использования каждого из них для предприятий нефтегазодобывающей отрасли (табл.4).
Для эффективной оценки всевозможных финансовых рисков в деятельности нефтегазодобывающего предприятия необходимо применять целый комплекс методов. Из сравнительного анализа данных методов видно, что наиболее корректно можно оценить финансовые риски в нефтегазодобывающей отрасли с помощью следующих методов:
— метод экспертных оценок,
— метод рейтинговых оценок,
Таблица 4
Сравнительный анализ методов оценки финансовых рисков предприятий нефтегазодобывающей отрасли
Методы оценки финансовых рисков Количественная оценка Качественная оценка Простота расчетов Доступность информации на предприятиях Возможность оценки в динамике
Метод экспертных оценок + + + + +
Метод рейтинговых оценок + + + + +
Статистический метод оценки + + + + +
Метод корректировки нормы дисконта + - + - +
Точка безубыточности + - + + -
Метод сценариев + + - - +
Метод «Дерево решений» + + + - -
Метод Монте-Карло + - - + +
— статистический метод.
По нашему мнению, для более полной оценки финансовых рисков нефтегазодобывающей компании необходимо объединение вышеуказанных трех методов, т.к. методы экспертных и рейтинговых оценок позволят создать и проанализировать структуру рисков, а статистический метод имеет математически выраженную вероятность наступления потери, которая опирается на статистические данные и может быть рассчитана с достаточно высокой степенью точности. Для количественной оценки риска необходимо знать все возможные последствия отдельного действия и вероятность их возникновения.
Практическое применение методов оценки финансовых рисков непосредственно для нефтегазодобывающих предприятий, можно рассмотреть на примере производственного риска предприятия ОАО «Сургутнефтегаз».
Данные таблицы показывают, что среднее квадратическое отклонение при вложении капитала в мероприятие X составляет:
а = ^681600126 =±73,55
Для мероприятия У:
а =,РТ2%8 = ±80
Коэффициент вариации для мероприятия X составляет:
V = (±73,55 / 260) * 100% = 28,3%
Коэффициент вариации для мероприятия У составляет:
V = (±80 / 340) * 100% = 23,5%
Из расчетов видно, что коэффициент вариации при вложении капитала в мероприятие У меньше, чем при вложении капитала в мероприятие X, что позволяет сделать вывод о принятии решения в пользу вложения капитала в мероприятие У. Следовательно, задвижка 30с41нж будет пользоваться
Прокатно-ремонтный цех эксплуатационного оборудования (ПРЦЭО) нефтегазодобывающего предприятия ОАО «Сургутнефтегаз» поддерживает бесперебойное обеспечение подразделений предприятия исправными комплектами оборудования, всем необходимым инструментом, запасными частями и материалами, но помимо своего прямого назначения этот цех занимается и изготовлением некоторых видов запасных частей для нефтегазодобывающего оборудования. Заказчиками для данного вида запасных частей является не только, ОАО «Сургутнефтегаз» с его подразделениями, но и ОАО «Сургутгазпром», ЗАО «Бурвод». На сегодняшний день ПРЦЭО собирается выпустить в производство еще два вида такого рода запчастей: клапан КОП 19с53нж (мероприятие X) и задвижка 30с41нж (мероприятие У). Используя статистический метод, получаем расчет дисперсии при вложении капитала в мероприятия X и У (табл. 5).
большим спросом, а получение прибыли от реализации такого вида запасных частей для нефтегазодобывающего оборудования будет максимальным, а при вложении капитала в мероприятие X Прокатно-ремонтный цех эксплуатационного оборудования предприятия ОАО «Сургутнефтегаз», понес бы финансовые потери.
В данном случае предприятие столкнулось с производственным риском, связанным со второй стадией инвестиционного проекта.
Данный производственный риск относится к разряду внутренних рисков. Этот риск зависит от способности предпринимателя организовать производство и сбыт продукции.
Внутренний производственный риск можно минимизировать следующими способами:
— улучшить уровень финансового менеджмента,
— проанализировать потребность рынка в том или ином виде товара,
— просчитать возможную прибыль, проанализировав объемы заказов на данный вид товара.
Таблица 5
Расчет дисперсии при вложении капитала в мероприятия X и У
Номер события Полученная прибыль, тыс.руб. г Число случаев наблюдения, п (г - г) (г - Г)2 (г — Г)2 * п
Мероприятие X
1 180 38 -80 6 400 243 200
2 240 46 -20 400 18 400
3 360 42 +100 10 000 420 000
Итого Г = 260 126 681 600
Мероприятие У
1 280 34 -60 3 600 122400
2 460 28 +120 14 400 403 200
3 280 46 -60 3 600 165 600
Итого Г =340 108 691 200
Литература
1. Куликова Е.Е. Управление рисками. Инновационный аспект — М.: Паблишинг, 2008. — 204 с.
2. Найт Ф.Х. Риск, неопределенность и прибыль. — М.: ДЕЛО,2003. — 359 с.
3. Пэйтон Р., Бодди Д. Основы менеджмента. — СПб.: Питер, 1999. — 596 с.
4. Поляк Г.Б., Колчина Н.В. Финансы организаций. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. — 368 с.
5. Рогов М.А. Риск-менеджмент. — М. Финансы и статистика, 2001. — 119 с.
6. Чугуев А.В., Лобанов А.А. Энциклопедия финансового риск-менеджмента. — М.: Альпина Паблишер, 2003. — 362 с.
7. Шапкин А.С., Шапкин В.А. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций. — М.: Дашков и Ко, 2005. — 544 с.
